許多技術領導者主要將人工智能與提高流程效率聯系起來。埃森哲的新研究表明，那些這樣做的人嚴重低估了技術在創造商業價值方面的作用。在分析了16個行業和15個國家/地區的1,200家公司的表現后，我們發現一小部分組織(12%)在人工智能方面的表現優于同行，因此收入增長提高了50%。

這些人工智能成就者的人工智能成熟度比其他人高得多。他們掌握了一套正確組合的AI能力，包括技術(數據、AI和云)、組織戰略、負責任的AI、C-Suite贊助、人才和文化。從本質上講，人工智能成就者已經超越了“先行先試”——一種產品或工具的完善對擴展技術不利的常見現象——將人工智能整合到他們的業務中。

例如，為了將AI用于他們的增長計劃，一家大型零售藥店構建了大約100種高價值AI產品，這些產品可以創建詳細的客戶資料并幫助公司更好地優化庫存和價格。自2020年以來，該公司一直致力于以數據和人工智能為主導的轉型，并無意在短期內放慢腳步。

在光譜的另一端是人工智能實驗者。這一群體占公司的大多數(63%)。它包括擁有大量遺留技術的行業，例如銀行，這些行業可能只需要向人工智能成熟度邁出一小步。例如，我們預計到2024年，只有11%的醫療保健和保險行業以及12%的金融行業達到成就者地位，而同期科技行業的這一比例為50%。

想要提高人工智能成熟度的實驗者應該從成就者的書中學習一頁，其中包含五個成功因素：

1.刻意營造一種創新文化：擁護人工智能始于領導者賦予團隊創新能力。因此，五分之四的成功者擁有CEO和高級贊助，而實驗者的這一比例為56%。在領導層的鼓舞下，一個全球數字平臺正在通過利用人工智能和衍生式設計來創造像樂高積木一樣組裝在一起的自主建筑，從而顛覆建筑業。

2.大力投資人才和技能培訓：招聘具有數據和人工智能技能的專業人士仍然具有挑戰性，這就是為什么將人工智能融入工作場所需要投資于技能再培訓和培訓，以提高整個團隊的人工智能素養。“游戲化”培訓已被證明成功地實現了這些目標。一個主要的美國。公用事業公司強調提高技能，將其維護員工轉變為量化工程師。一位這樣的員工隨后利用他的培訓編寫了預測軟件，為公司節省了100萬美元的設備維護費用。

3.創建一個人工智能核心，將人工智能集成到所有功能中：公司需要基礎設施來將想法轉化為產品。創建一個人工智能核心——一個利用公司人才、技術和數據生態系統的運營數據和人工智能平臺——有助于平衡實驗與執行。一家歐洲能源公司開發了一家數字工廠，培訓其現場工程師使用和改進機器學習模型。這項投資將人工智能應用程序的構建時間從18個月縮短到了5個月，在未來三年內將公司的年度利潤提高了15億美元。

4.負責任的設計，從一開始：更多的技術帶來更多的責任。必須以良好的意圖設計、開發和部署人工智能。成功應用負責任的人工智能的公司可以增強員工、企業和客戶的信任并建立信任。一家中央銀行與金融業合作，制作了第一個實用的方法和工具包，并提供了關于使用AI來利用公平、道德、負責和透明(FEAT)原則的詳細指導。

5.記住沒有終點線：為了避免落后，大多數公司需要積極增加在人工智能方面的支出。成就者從AI中獲得更多收益，僅僅是因為他們在AI上投入更多。我們發現，2018年，成就者將其總技術預算的14%用于人工智能，而在2021年，他們將28%用于人工智能。到2024年，他們預計將投入34%。成就者也明白，他們的人工智能投資之旅沒有終點。他們經常注意到，沒有“人工智能高峰”。

對人工智能的投資正在整個補丁中增加。到2024年，近一半(49%)的被分析公司將把超過30%的技術預算投資于人工智能，高于2021年的19%。這使得每個技術領導者都有責任確保這些資金能夠促進其組織的人工智能成熟度。技術正在改變企業的每一個部分，有時會導致企業全面重塑。人工智能將發揮關鍵作用，技術領導者不能再將其限制在提高公司效率上。他們必須利用人工智能作為增長和創新的杠桿。